美國商品期貨交易委員會(Commodity Futures Trading Commission, CFTC)於2024年10月15日發布《自願碳額度衍生性金融商品上市指引》(Commission Guidance Regarding the Listing of Voluntary Carbon Credit Derivative Contracts),闡述交易所上架自願碳額度衍生性金融商品時所應考量之因素,旨在推動仍處於發展階段的自願碳額度商品之標準化,以強化其透明度與流動性。本指引認為,決定進行上市交易前應先行考量下列因素:
1.透明度(Transparency):契約應公開碳額度方案(crediting program)與所認證減量專案活動之相關資訊。
2.外加性(Additionality):若無碳額度構成誘因,則其所代表之碳減量或移除將無從發生。
3.永久性與應對反轉風險(Permanence and Accounting for the Risk of Reversal):碳額度方案所核發之碳額度若遭撤銷,應具有充足緩衝儲備(buffer reserve)以替換品質相當之碳額度。
4.穩健量化(Robust Quantification):量化方法應穩健、保守且透明,以確保核發碳額度數量準確反映減排或移除量。
5.治理(Governance):碳額度方案應具備公開治理框架以建構獨立性、透明度及問責制度。
6.追蹤與避免重複計算(Tracking and No Double Counting):碳額度方案應追蹤碳額度之核發、轉讓及註銷,並確保已註銷額度不會再被使用而導致減排或移除量重複計算。
7.第三方確證及查證(Third-Party Validation and Verification):契約應明確記載第三方確證及查證程序,以確保碳額度實物交割符合品質要求,並與自願碳市場最新標準一致。
美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)於2023年1月提出一項提案,將使所有競業禁止條款無效,惟提案尚未確定。儘管FTC同意該提案將影響對雇主的保護,但也指出營業秘密法已為雇主提供了保護其營業秘密的配套,其中「不可避免揭露原則」(the “inevitable disclosure” doctrine)或許將成為競業禁止協議之替代方案。 不可避免揭露原則是指當公司認為前僱員於新公司任職,將不可避免地使用前公司之營業秘密時,可向法院聲請禁止前僱員至新公司任職。法院通常會考慮下列三個因素,以決定是否基於不當使用營業秘密之「威脅」而授予禁制令救濟,包括: 1.前後雇主是否為提供相同或非常相似服務的直接競爭對手; 2.前僱員的新職位是否與原職位雷同,以至於無法合理地期待該僱員在不利用其前雇主之營業秘密的情況下,能履行其新的工作職責; 3.所涉及的營業秘密對於前後雇主是否都具有相當之價值。 雖然部份州法院指出根據其州法,得適用不可避免揭露原則,但各界對於雇主能否向聯邦法院根據《保護營業秘密法》(Defend Trade Secrets Act, DTSA)援引該原則仍未達成共識。儘管如此,部份聯邦法院強調雇主須明確說明前僱員為何將不可避免地使用或揭露其營業秘密,僅證明前僱員在工作期間獲得機密資訊,並隨後於競爭公司擔任類似職位,不足以證明前僱員將不可避免地使用前公司之營業秘密。 綜上所述,不可避免揭露原則可以防止前僱員不當使用其營業秘密的威脅,但由於聯邦法院對於能否援引該原則的標準仍不明確,僅指出不可避免揭露原則將使雇主面臨較高的舉證要求,故其是否能成為競業禁止協議的替代方案,仍有待觀察。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)。
強化AI安全防線:八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室(国家サイバー統括室)於2026年3月5日,代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」(Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations)之國際文書(下稱本文書),並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局(Australian Signals Directorate,簡稱ASD)之澳洲網路安全中心(Australian Cyber Security Centre,簡稱ACSC)主導訂定,主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織,揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性,並就AI開發或採購階段,組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家,除了日本與澳洲以外,也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時,應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環,同時評估產品或服務之整體生命週期風險,不應著重於單一技術,而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌,包括特定關係事業者、活用AIBOM(AI物料清單,主要用來記錄AI模型相關資產與資訊,提供快速定位與管控AI問題模型功能)或SBOM(軟體物料清單,主要記錄軟體相依元件,用於漏洞管理與供應鏈透明度)、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險,進行漏洞管理,以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類:AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施(含硬體),以及第三方服務,本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險,其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面,以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外,本文書也針對各類風險提出可行的因應方法,例如: 1.數據面:需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面:需從可信來源取得透明模型,實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面:需做完整性驗證、元件審核,並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面:需確認設備無惡意內容,並在網路中適當分區。 5.第三方服務面:需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說,日本已意識到國家網路安全治理下,針對AI、機器學習的安全,不單是模型安全,而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書,不僅強化國際合作,同時建立供應鏈網路安全共識,因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰,從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法,作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作,提升國家網路安全治理之作法,值得我國未來借鏡參考。
美國Amazon開始免費提供CD之線上即時MP3資料服務美國Amazon於1月10日正式發表在美國國內開始提供消費者使用其所購入CD之MP3資料的免費雲端服務「AutoRip」。 消費者一旦在Amazon.com的網站上購買音樂CD以後,音樂CD的MP3資料就會自動加入雲端音樂服務Amazon Cloud Player上的使用者個人儲存空間。購買手續完成以後,資料立刻自動加入,無需等待CD本身的送達。在這項服務範圍內的CD約有5萬片,不僅是在服務開始後購買的才能享受,服務還回溯至1998年以來曾在Amazon.com上購買過CD的消費者。 Amazon Cloud Player在公司的Kindle Fire,以及iPhone與iPad等搭載iOS作業系統的終端設備,與各家智慧型手機等搭載Android作業系統的終端設備等等都可利用,旨在提供消費者無論何時無論何地皆可以享受音樂的行動價值。此外,音樂資料不僅可以透過串流播放的方式利用,也能直接免費下載存檔利用。 目前,這項服務的對象區域僅限於美國境內,在日本、台灣都還無法利用,不過在網路上也已經有許多網友開始殷切期盼這項服務後續的推出。值得一提的是,Amazon這項服務的推出也進一步突顯了企業因應網路著作權利用型態發展的一個重要轉變。
ICANN將增加網域名稱的選擇性掌管網域名稱規則的組織—ICANN,於2008年6月底透過總裁Paul Twomey表示,其將計畫提出新的通用型網域名稱(Top-level domains, “TLD”),以為增加網域名稱的選擇性做準備,並且讓想透過網域名稱表現自我的使用者,有更多選擇模式。目前為止,網域名稱使用者可選擇的通用型網域名稱限於21種,例如.com、.org、.info等。 根據ICANN新的規劃,申請新的通用型網域名稱者,可以自己選擇其網域名稱,並且進行登記。所有的新申請者不但可以專屬使用其所選擇的網域名稱,也可以將該網域名稱透過登記移轉來進行買賣。 從ICANN的聲明來看,其預估申請者將會以群組做為主要的選擇,例如現有旅遊業者的.travel,另外以城市作為通用型網域名稱的需求也相當高,例如.nyc、.paris。 ICANN目前計畫限定一個期間來接受全世界的團體來申請通用型網域名稱,預估第一輪的申請期限截止後,ICANN將會透過預計9個月的評選程序,來處理所有的通用型網域名稱申請。目前ICANN的新計畫預計於2009年第二季開始接受申請。